零一膨胀 Beta 回归模型在健康保险赔付预测中的应用
统计方法学
2020-11-19 v1 风险管理
摘要
在精算实务中，合同限制（免赔额、共付额）与医疗支出之间的依赖关系通过蒙特卡洛模拟技术的应用来度量。针对同一目标，我们提出了一种基于位置、尺度与形状广义线性模型 (GAMLSS) 的替代方法。我们聚焦于估计一年赔付金额（限制生效后）与一年支出（限制生效前）之间的比值。我们建议采用回归模型来研究该响应变量与一组协变量（如限制以及与健康风险相关的其他评级因素）之间的关系。由此提供了赔付与限制之间的依赖结构。该比值的密度函数是一种混合分布，实际上它可以在 0 和 1 处连续取质量值，此外还有 (0, 1) 内的概率密度。该随机变量不属于指数族，因此普通广义线性模型并不适用。GAMLSS 引入了与响应变量密度相符的概率结构，特别地，假设了零一膨胀 Beta 密度。后者是伯努利分布与 Beta 分布之间的混合。
引用
@article{arxiv.2011.09248,
title = {An application of Zero-One Inflated Beta regression models for predicting health insurance reimbursement},
author = {Fabio Baione and Davide Biancalana and Paolo De Angelis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.09248},
year = {2020}
}
备注
6 pages, 1 figure